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图神经网络

速度提高40w倍，牛津新的ML策略计算蛋白的自由能扰动，助力药物发现

速度提高40w倍，牛津新的ML策略计算蛋白的自由能扰动，助力药物发现
编辑 | 白菜叶机器学习为快速准确地预测结合亲和力提供了巨大的希望。 然而，目前的模型缺乏稳健的评估，无法完成（命中到）先导化合物优化中遇到的任务，例如对一系列同类配体的结合亲和力进行排序，从而限制了它们在药物发现中的应用。 牛津大学的研究团队首先提出了一种新的基于注意力的图神经网络模型 AEV-PLIG（原子环境向量-蛋白质配体相互作用图），以解决这些问题。
2/24/2025 3:26:00 PM
ScienceAI
图学习新突破：一个统一框架连接空域和频域

图学习新突破：一个统一框架连接空域和频域
AIxiv专栏是AI在线发布学术、技术内容的栏目。 过去数年，AI在线AIxiv专栏接收报道了2000多篇内容，覆盖全球各大高校与企业的顶级实验室，有效促进了学术交流与传播。 如果您有优秀的工作想要分享，欢迎投稿或者联系报道。
12/23/2024 12:42:00 PM
机器之心
TPAMI 2024 | 计算机视觉中基于图神经网络和图Transformers的方法和最新进展

TPAMI 2024 | 计算机视觉中基于图神经网络和图Transformers的方法和最新进展
AIxiv专栏是AI在线发布学术、技术内容的栏目。过去数年，AI在线AIxiv专栏接收报道了2000多篇内容，覆盖全球各大高校与企业的顶级实验室，有效促进了学术交流与传播。如果您有优秀的工作想要分享，欢迎投稿或者联系报道。投稿邮箱：liyazhou@jiqizhixin.com；zhaoyunfeng@jiqizhixin.com本篇综述工作已被《IEEE 模式分析与机器智能汇刊》（IEEE TPAMI）接收，作者来自三个团队：香港大学俞益洲教授与博士生陈超奇、周洪宇，香港中文大学（深圳）韩晓光教授与博士生吴毓双、
9/9/2024 2:37:00 PM
机器之心
生成394,760种蛋白质表征，哈佛团队开发AI模型，全面理解蛋白质上下文

生成394,760种蛋白质表征，哈佛团队开发AI模型，全面理解蛋白质上下文
编辑 | 萝卜皮了解蛋白质功能和开发分子疗法，需要破译蛋白质发挥作用的细胞类型，解析蛋白质之间的相互作用。然而，对跨生物背景蛋白质相互作用进行建模对于现有算法来说仍然具有挑战性。在最新的研究中，哈佛医学院的研究人员开发了 PINNACLE，这是一种生成情境感知蛋白质表征的几何深度学习方法。PINNACLE 利用多器官单细胞图谱，在情境化蛋白质相互作用网络上进行学习，从 24 种组织的 156 种细胞类型情境中生成 394,760 种蛋白质表征。该研究以「Contextual AI models for single
7/26/2024 3:12:00 PM
ScienceAI
大语言模型加速材料发现，普林斯顿大学团队利用 LLM 准确预测晶体特性

大语言模型加速材料发现，普林斯顿大学团队利用 LLM 准确预测晶体特性
编辑 | X晶体特性的预测在晶体设计过程中起着至关重要的作用。当前预测晶体特性的方法主要集中于使用图神经网络（GNN）对晶体结构进行建模。尽管 GNN 很强大，但准确模拟晶体内原子和分子之间的复杂相互作用仍然是一个挑战。文本数据提供了丰富的信息和表现力，但从晶体文本描述预测晶体特性的研究还不够。主要原因之一是缺乏该任务的公开数据。普林斯顿大学的研究人员创建了一种 AI 工具来预测晶体材料的行为。新方法依赖于大型语言模型（LLM）。通过综合文本描述中的信息（包括原子之间键的长度和角度以及电子和光学特性的测量等细节），
2/6/2024 5:36:00 PM
ScienceAI
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